特許7519940温度センサ異常判定装置および温度センサ異常判定方法並びに温度センサ異常判定プログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-07-11
(45)【発行日】2024-07-22
(54)【発明の名称】温度センサ異常判定装置および温度センサ異常判定方法並びに温度センサ異常判定プログラム
(51)【国際特許分類】
G01K 7/16 20060101AFI20240712BHJP
G01K 7/00 20060101ALI20240712BHJP
G01K 1/14 20210101ALI20240712BHJP
【ＦＩ】
G01K7/16 M
G01K7/00 311
G01K1/14 K
【請求項の数】
6
(21)【出願番号】P 2021046169
(22)【出願日】2021-03-19
(65)【公開番号】P2022144956
(43)【公開日】2022-10-03
【審査請求日】2024-02-08
(73)【特許権者】
【識別番号】000133526
【氏名又は名称】株式会社チノー
(74)【代理人】
【識別番号】100067323
【弁理士】
【氏名又は名称】西村 教光
(74)【代理人】
【識別番号】100124268
【弁理士】
【氏名又は名称】鈴木 典行
(72)【発明者】
【氏名】石橋 政三
【審査官】平野 真樹
(56)【参考文献】
【文献】特表２００２－５１１１５０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開昭５１－０５４４７６（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００８－２７５３４５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２０－０３８０７６（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０１Ｋ １／００－１９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
測定対象の雰囲気中のほぼ同じ場所の温度を測定する複数本の温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置であって、前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサごとの測定値の分散の大きさの違いを検定する検定器と、
前記検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するセンサ警告判定器と、を備えたことを特徴とする温度センサ異常判定装置。
【請求項2】
測定対象の雰囲気中のほぼ同じ場所の温度を測定する複数本の温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置であって、前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された測定値のサンプル分の分散の平均を前記温度センサの自由度と該自由度の総和から算出し、算出した前記サンプル分の分散の平均と検定統計量算出の係数に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するバートレットの検定器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記複数本の温度センサの測定値のサンプル分の分散最大値と分散最小値に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数とサンプル数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するハートレーの検定器と、
前記バートレットの検定器と前記ハートレーの検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するセンサ警告判定器と、を備えたことを特徴とする温度センサ異常判定装置。
【請求項3】
測定対象の雰囲気中のほぼ同じ場所の温度を測定する複数本の温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置を用いた温度センサ異常判定方法であって、前記温度センサ異常判定装置が備えるデータ蓄積器により、前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備える検定器により、前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサごとの測定値の分散の大きさの違いを検定するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるセンサ警告判定器により、前記検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するステップと、を含むことを特徴とする温度センサ異常判定方法。
【請求項4】
測定対象の雰囲気中のほぼ同じ場所の温度を測定する複数本の温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置を用いた温度センサ異常判定方法であって、前記温度センサ異常判定装置が備えるデータ蓄積器により、前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるバートレットの検定器により、前記データ蓄積器に蓄積された測定値のサンプル分の分散の平均を前記温度センサの自由度と該自由度の総和から算出し、算出したサンプル分の分散の平均と検定統計量算出の係数に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるハートレーの検定器により、前記データ蓄積器に蓄積された前記複数本の温度センサの測定値のサンプル分の分散最大値と分散最小値に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数とサンプル数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるセンサ警告判定器により、前記バートレットの検定器と前記ハートレーの検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するステップと、を含むことを特徴とする温度センサ異常判定方法。
【請求項5】
測定対象の雰囲気中のほぼ同じ場所の温度を測定する複数本の温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定プログラムであって、コンピュータを、
前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサごとの測定値の分散の大きさの違いを検定する検定器と、
前記検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するセンサ警告判定器として機能させるための温度センサ異常判定プログラム。
【請求項6】
測定対象の雰囲気中のほぼ同じ場所の温度を測定する複数本の温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定プログラムであって、コンピュータを、
前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された測定値のサンプル分の分散の平均を前記温度センサの自由度と該自由度の総和から算出し、算出した前記サンプル分の分散の平均と検定統計量算出の係数に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するバートレットの検定器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記複数本の温度センサの測定値のサンプル分の分散最大値と分散最小値に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数とサンプル数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するハートレーの検定器と、
前記バートレットの検定器と前記ハートレーの検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するセンサ警告判定器として機能させるための温度センサ異常判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、測定対象の雰囲気中のほぼ同じ場所の温度を測定する複数本の温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置および温度センサ異常判定方法並びに温度センサ異常判定プログラムに関するものである。
【背景技術】
【0002】
例えば測定対象としての加熱炉などでは、ヒータの温度制御に熱電対や測温抵抗体などの温度センサが用いられる。加熱炉などでは、炉内の温度が高温であり、ヒータの温度制御に使用する温度センサが経時的に劣化し、検知結果の精度が低下するため炉内の温度を正確に把握できなくなり、温度センサの交換が必要になる。
【0003】
そこで、温度センサの交換時期を知る方法として、例えば下記特許文献１，２に開示される技術が知られている。特許文献１では、温度センサに電流源から電流を供給したときの電圧降下から抵抗値を計測し、計測した抵抗値の時間に対する変化から劣化時点を予測して温度センサの交換時期を知らせている。特許文献２では、温度センサが経験した過度温度のイベントの回数、過度温度のイベントの期間、過度温度のイベントの間の温度などをプロセス変数伝送器のメモリまたは温度センサのメモリ内に蓄積して温度センサをモニタすることで温度センサの交換時期を知らせている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開平１０－２３２１７０号公報
【文献】特表２０１５－５２２１６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、特許文献１のように、抵抗値を計測して温度センサの寿命を予測するものでは、専用の装置やパラメータ管理が必要となる問題があった。また、特許文献２のように、使用回数をカウントして温度センサの交換時期を示すものでは、温度センサの管理のために専用のパラメータが必要となる問題があった。
【0006】
そこで、本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであって、温度センサの測定値を用いて温度センサの異常を予測することができる温度センサ異常判定装置および温度センサ異常判定方法並びに温度センサ異常判定プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【0007】
上記目的を達成するため、本発明の請求項１に記載された温度センサ異常判定装置は、測定対象の雰囲気中のほぼ同じ場所の温度を測定する複数本の温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置であって、
前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサごとの測定値の分散の大きさの違いを検定する検定器と、
前記検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するセンサ警告判定器と、を備えたことを特徴とする。
前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサごとの測定値の分散の大きさの違いを検定する検定器と、
前記検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するセンサ警告判定器と、を備えたことを特徴とする。
【0008】
本発明の請求項２に記載された温度センサ異常判定装置は、測定対象の雰囲気中のほぼ同じ場所の温度を測定する複数本の温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置であって、
前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された測定値のサンプル分の分散の平均を前記温度センサの自由度と該自由度の総和から算出し、算出した前記サンプル分の分散の平均と検定統計量算出の係数に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するバートレットの検定器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記複数本の温度センサの測定値のサンプル分の分散最大値と分散最小値に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数とサンプル数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するハートレーの検定器と、
前記バートレットの検定器と前記ハートレーの検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するセンサ警告判定器と、を備えたことを特徴とする。
前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された測定値のサンプル分の分散の平均を前記温度センサの自由度と該自由度の総和から算出し、算出した前記サンプル分の分散の平均と検定統計量算出の係数に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するバートレットの検定器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記複数本の温度センサの測定値のサンプル分の分散最大値と分散最小値に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数とサンプル数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するハートレーの検定器と、
前記バートレットの検定器と前記ハートレーの検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するセンサ警告判定器と、を備えたことを特徴とする。
【0009】
本発明の請求項３に記載された温度センサ異常判定方法は、測定対象の雰囲気中のほぼ同じ場所の温度を測定する複数本の温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置を用いた温度センサ異常判定方法であって、
前記温度センサ異常判定装置が備えるデータ蓄積器により、前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備える検定器により、前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサごとの測定値の分散の大きさの違いを検定するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるセンサ警告判定器により、前記検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するステップと、を含むことを特徴とする。
前記温度センサ異常判定装置が備えるデータ蓄積器により、前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備える検定器により、前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサごとの測定値の分散の大きさの違いを検定するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるセンサ警告判定器により、前記検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するステップと、を含むことを特徴とする。
【0010】
本発明の請求項４に記載された温度センサ異常判定方法は、測定対象の雰囲気中のほぼ同じ場所の温度を測定する複数本の温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置を用いた温度センサ異常判定方法であって、
前記温度センサ異常判定装置が備えるデータ蓄積器により、前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるバートレットの検定器により、前記データ蓄積器に蓄積された測定値のサンプル分の分散の平均を前記温度センサの自由度と該自由度の総和から算出し、算出したサンプル分の分散の平均と検定統計量算出の係数に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるハートレーの検定器により、前記データ蓄積器に蓄積された前記複数本の温度センサの測定値のサンプル分の分散最大値と分散最小値に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数とサンプル数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるセンサ警告判定器により、前記バートレットの検定器と前記ハートレーの検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するステップと、を含むことを特徴とする。
前記温度センサ異常判定装置が備えるデータ蓄積器により、前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるバートレットの検定器により、前記データ蓄積器に蓄積された測定値のサンプル分の分散の平均を前記温度センサの自由度と該自由度の総和から算出し、算出したサンプル分の分散の平均と検定統計量算出の係数に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるハートレーの検定器により、前記データ蓄積器に蓄積された前記複数本の温度センサの測定値のサンプル分の分散最大値と分散最小値に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数とサンプル数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるセンサ警告判定器により、前記バートレットの検定器と前記ハートレーの検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するステップと、を含むことを特徴とする。
【0011】
本発明の請求項５に記載された温度センサ異常判定プログラムは、測定対象の雰囲気中のほぼ同じ場所の温度を測定する複数本の温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定プログラムであって、
コンピュータを、
前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサごとの測定値の分散の大きさの違いを検定する検定器と、
前記検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するセンサ警告判定器として機能させることを特徴とする。
コンピュータを、
前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサごとの測定値の分散の大きさの違いを検定する検定器と、
前記検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するセンサ警告判定器として機能させることを特徴とする。
【0012】
本発明の請求項６に記載された温度センサ異常判定プログラムは、測定対象の雰囲気中のほぼ同じ場所の温度を測定する複数本の温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定プログラムであって、
コンピュータを、
前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された測定値のサンプル分の分散の平均を前記温度センサの自由度と該自由度の総和から算出し、算出した前記サンプル分の分散の平均と検定統計量算出の係数に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するバートレットの検定器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記複数本の温度センサの測定値のサンプル分の分散最大値と分散最小値に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数とサンプル数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するハートレーの検定器と、
前記バートレットの検定器と前記ハートレーの検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するセンサ警告判定器として機能させることを特徴とする。
コンピュータを、
前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された測定値のサンプル分の分散の平均を前記温度センサの自由度と該自由度の総和から算出し、算出した前記サンプル分の分散の平均と検定統計量算出の係数に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するバートレットの検定器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記複数本の温度センサの測定値のサンプル分の分散最大値と分散最小値に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数とサンプル数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するハートレーの検定器と、
前記バートレットの検定器と前記ハートレーの検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するセンサ警告判定器として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【0013】
本発明によれば、従来のような専用の装置やパラメータ管理を必要とせず、温度センサの直近の測定値を用いて温度センサの異常を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【0014】
【発明を実施するための形態】
【0015】
以下、本発明を実施するための形態について、添付した図面を参照しながら詳細に説明する。
【0016】
【0017】
真空熱処理炉１２は、内部が真空ポンプ１４により真空状態に保持され、炉内上部左右と炉内下部左右にそれぞれヒータ１５（１５Ａ，１５Ｂ，１５Ｃ，１５Ｄ）が配置される。
【0018】
また、各ヒータ１５（１５Ａ，１５Ｂ，１５Ｃ，１５Ｄ）の近傍には、真空熱処理炉１２の雰囲気中の温度（炉内温度）を検出する複数の温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２が配置される。図２の例では、炉内上部左側のヒータ１５Ａの近傍に温度センサＡ１が配置され、炉内上部右側のヒータ１５Ｂの近傍に温度センサＡ２が配置され、炉内下部左側のヒータ１５Ｃの近傍に温度センサＢ１が配置され、炉内下部右側のヒータ１５Ｄの近傍に温度センサＢ２が配置される。
【0019】
なお、本実施の形態では、温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２として、例えば内部の抵抗値の変動に伴って起電力が大きくなる熱電対を用いているが、これに限定されるものではなく、例えば測温抵抗体などを用いることもできる。
【0020】
４つの制御ループ１３は、第１ゾーン上部制御ループ１３Ａ、第２ゾーン上部制御ループ１３Ｂ、第１ゾーン下部制御ループ１３Ｃ、第２ゾーン下部制御ループ１３Ｄからなる。
【0021】
第１ゾーン上部制御ループ１３Ａ、第２ゾーン上部制御ループ１３Ｂ、第１ゾーン下部制御ループ１３Ｃ、第２ゾーン下部制御ループ１３Ｄは、例えばバッチ処理の各ロットにおける炉内温度分布がほぼ均一になるように真空熱処理炉１２の炉内温度を目標温度に制御するため、それぞれＰＩＤ制御器１３ａとＳＣＲ（サイリスタ）１３ｂを備えて構成される。
【0022】
第１ゾーン上部制御ループ１３Ａでは、温度センサＡ１の測定値（温度データ）と上部炉内温度設定値がＰＩＤ制御器１３ａに入力され、その差に応じた操作量（０～１００％）をＰＩＤ制御器１３ａがＳＣＲ１３ｂに出力して駆動制御し、ＳＣＲ１３ｂがヒータ１５Ａをオン／オフ制御する。
【0023】
同様に、第２ゾーン上部制御ループ１３Ｂでは、温度センサＡ２の測定値と上部炉内温度設定値がＰＩＤ制御器１３ａに入力され、その差に応じた操作量（０～１００％）をＰＩＤ制御器１３ａがＳＣＲ１３ｂに出力して駆動制御し、ＳＣＲ１３ｂがヒータ１５Ｂをオン／オフ制御する。
【0024】
また、第１ゾーン下部制御ループ１３Ｃでは、温度センサＢ１の測定値と上部炉内温度設定値がＰＩＤ制御器１３ａに入力され、その差に応じた操作量（０～１００％）をＰＩＤ制御器１３ａがＳＣＲ１３ｂに出力して駆動制御し、ＳＣＲ１３ｂがヒータ１５Ｃをオン／オフ制御する。
【0025】
さらに、第２ゾーン下部制御ループ１３Ｄでは、温度センサＢ２の測定値と上部炉内温度設定値がＰＩＤ制御器１３ａに入力され、その差に応じた操作量（０～１００％）をＰＩＤ制御器１３ａがＳＣＲ１３ｂに出力して駆動制御し、ＳＣＲ１３ｂがヒータ１５Ｄをオン／オフ制御する。
【0026】
本実施の形態による温度センサ異常判定装置は、測定系の複数本の温度センサ（図２の例では、測定系１１の４本の温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２）の測定値の分散（測定ばらつき）の大きさの違いを調べることにより、複数本の温度センサのどの温度センサ（測定系１１を含めて）が異常かを判定し、オペレータに注意を促す機能を有する。
【0027】
図１に示すように、温度センサ異常判定装置１は、上記機能を実現するため、データ蓄積器２、検定器３、センサ警告判定器４を備えて構成される。
【0028】
データ蓄積器２は、温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２ごとに測定値を蓄積するデータ保存用のメモリで構成され、温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２それぞれからの最新１０サンプルの測定値（温度データ）を参照サンプルとして常に蓄積して保存する。
【0029】
データ蓄積器２に保存される測定値は、例えばバッチ処理の１ロット（所定時間）ごとの温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２それぞれの測定値である。なお、データ蓄積器２に保存される参照サンプルの数は、１０サンプルの測定値に限定されるものではなく、適宜変えることができる。
【0030】
検定器３は、データ蓄積器２に蓄積された温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２ごとの測定値の分散の大きさの違いを検定するものであり、第１の検定器３Ａと第２の検定器３Ｂからなる。第１の検定器３Ａは、例えばバートレットの検定器で構成される。
【0031】
第１の検定器３Ａによるバートレットの検定は、検定統計量と比較基準値の大小判定に基づき、温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２すべての分散が等しい場合（帰無仮説）と、温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２すべての分散が異なるとした場合（対立仮説）のどちらが成立するかを検定する方法であり、下記の手順１～４に従って検定が行われる。なお、ここでは、４本の温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２の場合を例にとって説明する。
【0032】
手順１：各分散の算出
温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２の分散を算出する。ここではサンプル数ｎを１０とする。
温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２の分散を算出する。ここではサンプル数ｎを１０とする。
【0033】
【数1】
【0034】
上記式（１）より、ＶA1＝ＳA1／（ｎ－１）＝ＳA1／９となる。
【0035】
同様に、
ＶA2＝ＳA2／（ｎ－１）＝ＳA2／９
ＶB1＝ＳB1／（ｎ－１）＝ＳB1／９
ＶB2＝ＳB2／（ｎ－１）＝ＳB2／９
ＶA2＝ＳA2／（ｎ－１）＝ＳA2／９
ＶB1＝ＳB1／（ｎ－１）＝ＳB1／９
ＶB2＝ＳB2／（ｎ－１）＝ＳB2／９
【0036】
なお、ＳA1は温度センサＡ１のサンプル分の平方和（個々の測定値－平均値の２乗和）、ＳA2は温度センサＡ２のサンプル分の平方和（個々の測定値－平均値の２乗和）、ＳB1は温度センサＢ１のサンプル分の平方和（個々の測定値－平均値の２乗和）、ＳB2は温度センサＢ２のサンプル分の平方和（個々の測定値－平均値の２乗和）、ＶA1は温度センサＡ１のサンプル分の分散、ＶA2は温度センサＡ２のサンプル分の分散、ＶB1は温度センサＢ１のサンプル分の分散、ＶB2は温度センサＢ２のサンプル分の分散である。
【0037】
手順２：分散の算出
Ｖの推定値を下記式（２）に基づき算出する。なお、Ｖはサンプル分の分散の平均、Ｖi は個々のサンプル分の分散、φi は個々の温度センサの自由度（サンプル数－１）、φT は自由度の総和である。
Ｖの推定値を下記式（２）に基づき算出する。なお、Ｖはサンプル分の分散の平均、Ｖi は個々のサンプル分の分散、φi は個々の温度センサの自由度（サンプル数－１）、φT は自由度の総和である。
【0038】
【数2】
【0039】
ここで、φT は下記式（３）で表される。サンプル数ｎが１０なので、Ｖを下記式（４）にて算出する。
【0040】
【数3】
【0041】
【数4】
【0042】
また、φT を下記式（５）にて算出する。
【0043】
【数5】
【0044】
手順３：検定統計量ｂの算出
バートレットの検定統計量ｂを下記式（６）にて算出する。
バートレットの検定統計量ｂを下記式（６）にて算出する。
【0045】
【数6】
【0046】
なお、式（６）中の検定統計量の係数ｃは、下記式（７）で表される。
【0047】
【数7】
【0048】
ここで、グループ数ｋは４で、かつサンプル数ｎは１０なので、ｃを下記のように算出する。
【0049】
ｃ＝１＋｛１／３（４－１）｝｛４×（１／１０－１）－（１／３６）｝＝１＋（１／９）｛（１６／３６）－（１／３６）｝＝１＋（５／３×３６）＝１１３／１０８
【0050】
また、バートレットの検定統計量ｂを下記式（８）にて算出する。
【0051】
【数8】
【0052】
手順４：検定
バートレットの検定は仮説検定の一種であり、検定統計量と比較基準値の大小判定に基づき、下記の帰無仮説と対立仮説のどちらが成立するかの判定結果を出力する。
バートレットの検定は仮説検定の一種であり、検定統計量と比較基準値の大小判定に基づき、下記の帰無仮説と対立仮説のどちらが成立するかの判定結果を出力する。
【0053】
帰無仮説（Ｈ0 ）：ｂ＜ｘ2 （ｋ－１，α）ならば有意でない。すなわち、センサすべての分散は等しいということになる。
対立仮説（Ｈ1 ）：ｂ≧ｘ2 （ｋ－１，α）ならば有意である。すなわち、センサすべての分散は異なるということになる。
本実施の形態においては、ｂ≧ｘ2 （３，０．０５）ならば、有意水準で優位であり、各温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２の母分散が一様でないと判断する。
対立仮説（Ｈ1 ）：ｂ≧ｘ2 （ｋ－１，α）ならば有意である。すなわち、センサすべての分散は異なるということになる。
本実施の形態においては、ｂ≧ｘ2 （３，０．０５）ならば、有意水準で優位であり、各温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２の母分散が一様でないと判断する。
【0054】
なお、ｘ2 （ｋ－１，α）は母分散検定のための比較基準値、ｋはグループ数（個々では、温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２の４グループ）、αは有意水準（一般的には０．０５）である。また、グループ数ｋに基づく棄却域は下記表１のようになる。
【0055】
【表1】
【0056】
第１の検定器３Ａは、上述した検定により、各温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２の母分散が一様であると判断すると、検定結果信号として「０」を出力し、各温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２の母分散が一様でないと判断すると、検定結果信号として「１」を出力する。
【0057】
第２の検定器３Ｂは、それぞれの温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２の分散を算出し、最も小さい分散が他の分散と異なっているかどうかを検定するものであり、例えばハートレーの検定器で構成される。
【0058】
第２の検定器３Ｂによるハートレーの検定は、温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２の分散１つだけ小さいときに検出する方法であり、下記の手順１～３にしたがって検定が行われる。なお、ここでは、４本の温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２の場合を例にとって説明する。
【0059】
手順１：各分散の算出
温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２の分散を算出する。ここではサンプル数ｎを１０とする。バートレットの検定と同様の式を用いて算出すると、ＶA1＝ＳA1／（ｎ－１）＝ＳA1／９となる。
温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２の分散を算出する。ここではサンプル数ｎを１０とする。バートレットの検定と同様の式を用いて算出すると、ＶA1＝ＳA1／（ｎ－１）＝ＳA1／９となる。
【0060】
同様に、
ＶA2＝ＳA2／（ｎ－１）＝ＳA2／９
ＶB1＝ＳB1／（ｎ－１）＝ＳB1／９
ＶB2＝ＳB2／（ｎ－１）＝ＳB2／９
ＶA2＝ＳA2／（ｎ－１）＝ＳA2／９
ＶB1＝ＳB1／（ｎ－１）＝ＳB1／９
ＶB2＝ＳB2／（ｎ－１）＝ＳB2／９
【0061】
手順２：検定統計量ｈの算出
比較検定を行うための検定統計量ｈを以下の式に基づき算出する。なお、Ｖmax は温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２によるサンプル分の分散最大値、Ｖmin は温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２によるサンプル分の分散最小値である。
Ｖmax ＝ｍａｘ（ＶA1，ＶA2，ＶB1，ＶB2）
Ｖmin ＝ｍｉｎ（ＶA1，ＶA2，ＶB1，ＶB2）
ｈ＝Ｖmax ／Ｖmin
比較検定を行うための検定統計量ｈを以下の式に基づき算出する。なお、Ｖmax は温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２によるサンプル分の分散最大値、Ｖmin は温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２によるサンプル分の分散最小値である。
Ｖmax ＝ｍａｘ（ＶA1，ＶA2，ＶB1，ＶB2）
Ｖmin ＝ｍｉｎ（ＶA1，ＶA2，ＶB1，ＶB2）
ｈ＝Ｖmax ／Ｖmin
【0062】
手順３：検定
ｈ≧Ｆmax （ｋ，φ：α）ならば、有意水準で優位であり、各温度センサの母分散が一様でないと判断する。なお、ｋはグループ数（ここでは、温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２の４グループ）、φはサンプル数の自由度（サンプル数－１）、Ｆmax （ｋ，φ：α）は分散比検定表から得られる比較基準値である。
グループ数ｋは４で、かつサンプル数ｎは１０なので、検定統計量ｈ≧Ｆmax （ｋ，φ：α）＝Ｆmax （４，９：０．０５）＝６．３１となる。
ｈ≧Ｆmax （ｋ，φ：α）ならば、有意水準で優位であり、各温度センサの母分散が一様でないと判断する。なお、ｋはグループ数（ここでは、温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２の４グループ）、φはサンプル数の自由度（サンプル数－１）、Ｆmax （ｋ，φ：α）は分散比検定表から得られる比較基準値である。
グループ数ｋは４で、かつサンプル数ｎは１０なので、検定統計量ｈ≧Ｆmax （ｋ，φ：α）＝Ｆmax （４，９：０．０５）＝６．３１となる。
【0063】
なお、グループ数ｋに基づく棄却域は下記表２のようになる。
【0064】
【表2】
【0065】
第２の検定器３Ｂは、上述した検定により、各温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２の母分散が一様であると判断すると、検定結果信号として「０」を出力し、各温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２の母分散が一様でないと判断すると、検定結果信号として「１」を出力する。
【0066】
センサ警告判定器４は、第１の検定器３Ａと第２の検定器３Ｂの少なくとも一方から検定結果信号「１」が入力されると、複数本の温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２のうち、他の複数本の温度センサと比べて１本の温度センサのバラツキが異常であると判定し、例えば音、表示などによりオペレータに警告を促す。
【0067】
次に、４本の温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２の具体的な測定値による検定例について説明する。
【0068】
今、ロットごとの温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２の測定値が下記表３のように得られたものとする。
【0069】
【表3】
【0070】
第１の検定器３Ａにおいて、バートレットの検定を適用すると、φA1＝φA2＝φB1＝φB2＝ｎ－１＝９、ＶA1＝ＳA1／（ｎ－１）＝ＳA1／９、ＶA2＝ＳA2／（ｎ－１）＝ＳA2／９、ＶB1＝ＳB1／（ｎ－１）＝ＳB1／９、ＶB2＝ＳB2／（ｎ－１）＝ＳB2／９、φT ＝φA1＋φA2＋φB1＋φB2＝３６より、サンプル分の分散の平均Ｖを下記式（９）にて算出し、検定統計量算出の係数ｃを下記式（１０）にて算出する。
【0071】
【数9】
【0072】
【数10】
【0073】
検定統計量ｂは、下記式（１１）となる。
【0074】
【数11】
【0075】
そして、ｘ2 （ｋ－１，α）＝ｘ2 （３，０．０５）＝７．８１５となり、ｂ＝７．１３２＜７．８１５となるから有意でない。
【0076】
したがって、各温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２の母分散は一様ではないとはいえない。すなわち、バートレットの検定では各温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２に異常は見られないということになる。
【0077】
次に、第２の検定器３Ｂにおいて、ハートレーの検定を行う。
【0078】
Ｖmax ＝４．４６，Ｖmin ＝０．７０より、検定統計量ｈ＝Ｖmax ／Ｖmin ＝４．４６／０．７０＝６．３７となる。
【0079】
また、ｋ＝４，φ＝１０－１＝９，φ＝０．０５より、数値表のＦmax 表から、Ｆmax （ｋ，φ：α）＝Ｆmax （４，９：０．０５）＝６．３１であり、ｈ＝６．３７＞６．３１となるから有意である。
【0080】
したがって、母分散は一様でないといえる。すなわち、ハートレーの検定では各温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２に異常が見られるものがあるということになる。
【0081】
以上のことから、バートレットの検定結果およびハートレーの検定結果から、母分散が小さいのが温度センサＢ２で、温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１は分散が大きくなった、すなわち、温度センサに異常があるという結果になる。
【0082】
ところで、上述した実施の形態では、第１の検定器３Ａとして、バートレットの検定器を採用した場合について説明したが、第１の検定器３Ａとして、バートレットの検定器に代えて、それぞれの温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２の分散を算出し、最も大きい分散が他の分散と異なっているかどうかを検定するコクランの検定器を第１の検定器３Ａに用いることもできる。
【0083】
また、上述した実施の形態では、測定系１１における真空熱処理炉１２の炉内温度を４本の温度センサＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２にて検出する場合を例にとって説明したが、測定系や温度センサの数が限定されるものではない。
【0084】
さらに、上述した実施の形態において、温度センサ異常判定装置１が備える構成要素（データ蓄積器２、検定器３（第１の検定器３Ａ、第２の検定器３Ｂ）、センサ警告判定器４の各部）は、演算処理装置、記憶装置などを備えたコンピュータで構成し、各構成要素の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。
【0085】
このように、上述した実施の形態によれば、従来のような専用の装置やパラメータ管理を必要とせず、温度センサ自身が出力する直近の測定値を用いて温度センサの異常を予測することができる。
【0086】
以上、本発明に係る温度センサ異常判定装置および温度センサ異常判定方法並びに温度センサ異常判定プログラムの最良の形態について説明したが、この形態による記述及び図面により本発明が限定されることはない。すなわち、この形態に基づいて当業者等によりなされる他の形態、実施例及び運用技術などはすべて本発明の範疇に含まれることは勿論である。
【符号の説明】
【0087】
１ 温度センサ異常判定装置
２ データ蓄積器
３ 検定器
３Ａ 第１の検定器
３Ｂ 第２の検定器
４ センサ警告判定器
１１ 測定系
１２ 真空熱処理炉
１３ 制御ループ
１３Ａ 第１ゾーン上部制御ループ
１３Ｂ 第２ゾーン上部制御ループ
１３Ｃ 第１ゾーン下部制御ループ
１３Ｄ 第２ゾーン下部制御ループ
１３ａ ＰＩＤ制御器
１３ｂ ＳＣＲ（サイリスタ）
１４ 真空ポンプ
１５（１５Ａ，１５Ｂ，１５Ｃ，１５Ｄ） ヒータ
Ａ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２ 温度センサ
２ データ蓄積器
３ 検定器
３Ａ 第１の検定器
３Ｂ 第２の検定器
４ センサ警告判定器
１１ 測定系
１２ 真空熱処理炉
１３ 制御ループ
１３Ａ 第１ゾーン上部制御ループ
１３Ｂ 第２ゾーン上部制御ループ
１３Ｃ 第１ゾーン下部制御ループ
１３Ｄ 第２ゾーン下部制御ループ
１３ａ ＰＩＤ制御器
１３ｂ ＳＣＲ（サイリスタ）
１４ 真空ポンプ
１５（１５Ａ，１５Ｂ，１５Ｃ，１５Ｄ） ヒータ
Ａ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２ 温度センサ
【図1】
【図2】